AMLとは?自動機械学習の全てをわかりやすく解説!

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ざっくりとAMLとは

  • 機械学習の自動化
  • データ分析の効率化
  • ビジネスでの活用

AMLとは、自動機械学習です。

概要説明

AMLとは自動機械学習である。なぜならば、人の手を介さずに機械学習のモデルを作成・調整できるから。例えば、データの前処理やパラメータ調整が自動で行われる。そして、時間とコストを削減する。つまり、効率的にデータ分析ができる。だから、ビジネスで非常に有用である。

職業職種

データサイエンティスト

データサイエンティストは、AMLを頻繁に使用する。なぜなら、大量のデータを効率よく解析する必要があるから。例えば、顧客の購買傾向分析。

ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアは、AMLを使ってアプリやサービスを開発する。なぜなら、高度なAI機能を短時間で組み込めるから。例えば、画像認識アプリ。

ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは、AMLを使ってビジネス戦略を考える。なぜなら、データから有用なインサイトを素早く得られるから。例えば、市場調査。

AMLの名前の由来は、”Automated Machine Learning”の頭文字を取っています。これは「自動機械学習」を意味です。

AMLの代表例

DataRobot

DataRobotは、AMLで有名である。なぜなら、自動機械学習プラットフォームを提供しているから。例えば、データ分析を高速化するソリューションがある。

H2O.ai

H2O.aiは、AMLで名高い存在である。なぜなら、オープンソースの自動機械学習プラットフォームを開発しているから。例えば、H2O AutoMLという製品がある。

Preferred Networks

Preferred Networksは、AMLで世間に知られている。なぜなら、日本発のディープラーニング技術を商用化しているから。例えば、自動運転やヘルスケアでの活用がある。

手順例

以下は、AMLを使ってデータ分析を行う手順です。

データの準備

データの準備は、最初のステップである。なぜなら、分析に必要なデータを集める基盤が必要だから。例えば、CSVファイルやデータベースからデータを取得する。

AMLプラットフォームの選定

AMLプラットフォームの選定は、次に重要である。なぜなら、どのツールを使うかで結果が変わるから。例えば、DataRobotやH2O.aiなど。

モデルの設定

モデルの設定は、分析の方向性を決める。なぜなら、何を解析するかで必要なモデルが変わるから。例えば、分類問題や回帰問題など。

分析の実行

分析の実行は、実際にデータをモデルに入れる行為である。なぜなら、これが結果を出す最終ステップだから。例えば、ボタン一つで分析が始まる。

結果の評価

結果の評価は、分析が成功したかを判断する。なぜなら、この結果に基づいて次の行動を決めるから。例えば、精度や速度をチェックする。

類似語

機械学習(Machine Learning)

機械学習は、AMLの類似語である。なぜなら、AMLは機械学習の一部であり、基本的な概念が同じだから。例えば、データから学習する点。

AI(Artificial Intelligence)

AIは、AMLの類似語である。なぜなら、AMLもAIの一部であり、目的が似ているから。例えば、自動化と効率化。

データマイニング(Data Mining)

データマイニングは、AMLの類似語である。なぜなら、大量のデータから有用な情報を抽出する目的があるから。例えば、顧客の購買傾向を分析する。

反対語

手動機械学習(Manual Machine Learning)

手動機械学習は、AMLの反対語である。なぜなら、全てのプロセスを人が手動で行うから。例えば、データの前処理やモデルの選定など。

非自動化(Non-Automation)

非自動化は、AMLの反対語である。なぜなら、作業が自動ではなく手動で行われるから。例えば、データ分析の各ステップ。

低効率(Low Efficiency)

低効率は、AMLの反対語である。なぜなら、作業に時間がかかり、効率が悪いから。例えば、同じタスクに何時間もかかる場合。

AMLの注意点

AMLを使用する時の注意点はデータの質である。なぜならばゴミデータを入れればゴミの結果が出るからだ。例えば、外れ値や欠損データが多い場合。そして、過学習を防ぐための手法も考慮する。だから、データの前処理とモデルの評価はしっかりと。

AMLとML(機械学習)は、間違えやすいので注意しましょう。

AMLは、機械学習のプロセスを自動化するものです。

一方、MLは、自動化されていない基本的な機械学習です。

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